Wintersemester 2013/14 - Fakultät Informatik und Wirtschaftsinformatik
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Studien-<br />
/Prüfungsleistungen/Prüfungsformen<br />
Medienformen<br />
- Sensordaten<br />
- Soziale Netzwerke<br />
Verfahren zur Analyse polystrukturierter Daten<br />
- Semantische Analyse<br />
- Text Mining<br />
Technologien zur Speicherung <strong>und</strong> Verarbeitung<br />
von Big Data<br />
- Stärken <strong>und</strong> schwächen relationaler<br />
Datenbanksysteme<br />
- Hadoop Map Reduce Framework<br />
- NoSQL-Systeme<br />
- In-Memory-Datenbanken<br />
schriftliche Prüfung<br />
E-Learning-Plattform der HAW Würzburg-<br />
Schweinfurt (https://elearning.fhws.de)<br />
Digitalprojektor/Standardsoftware<br />
Whiteboard<br />
Literatur<br />
Wartala, R.: Hadoop – Zuverlässige, verteilte <strong>und</strong><br />
skalierbare Big-Data-Anwendungen, Open Source<br />
Press, 2012<br />
Edlich, Stefan; u.a.: NoSQL – Einstieg in die Welt<br />
nichtrelationaler Datenbanken; Hanser, München<br />
2011<br />
Heyer, G.; Quasthoff, U.; Wittig, T.: Text Mining:<br />
Wissensrohstoff Text: Konzepte, Algorithmen,<br />
Ergebnisse; w3l; 2006<br />
Weitere aktuelle Literatur wird in der Vorlesung<br />
bekannt gegeben<br />
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